Бот для парсинга пользователей в чате Телеграм

Telegram является одной из самых популярных мессенджеров и имеет более 500 миллионов пользователей во всем мире. Это платформа с открытым исходным кодом, которая предоставляет удобное API для разработчиков, что позволяет создавать приложения на основе Telegram. Одной из таких возможностей является парсинг и анализ сообщений Telegram при помощи языка программирования Python.

В статье мы рассмотрим, какими инструментами можно воспользоваться для парсинга Telegram-сообщений, как получить доступ к API Telegram и как подготовить окружение для разработки приложений на Python. Также мы рассмотрим несколько примеров кода и поделимся советами по улучшению процесса парсинга данных из Telegram.

Парсинг Telegram-сообщений может иметь множество практических применений, например, в маркетинге, анализе общественного мнения или мониторинге социальных сетей. С помощью Python и Telegram API вы можете собирать информацию о пользователе, его сообщениях, группах и каналах, а также анализировать собранные данные.

ТЕЛЕГРАМ ПАРСИНГ 2022 ПАРСИНГ КАНАЛОВ | КАК СПАРСИТЬ ЧАТ В ТЕЛЕГРАМ? | СБОР ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ТЕЛЕГРАМ

Что такое парсинг Telegram?

Парсинг Telegram — это процесс извлечения информации из сообщений, которые были отправлены через эту популярную мессенджерскую платформу. Обычно парсинг Telegram используют для сбора данных, анализа трендов и мониторинга социальных сетей.

Одним из применений парсинга Telegram является мониторинг активности пользователей и чатов в реальном времени, что позволяет проанализировать незначительные изменения в настроении публики или трендах.

Существуют различные инструменты и методы, которые позволяют проводить парсинг Telegram, и каждый из них может подходить для разных целей и задач, но они все связаны с использованием программ для чтения данных из Telegram-каналов и групп.

• Одним из наиболее популярных инструментов являются боты Telegram, которые автоматически собирают и сохраняют данные из групп и каналов, на которые они подписаны.
• Еще один способ парсинга Telegram — написание скриптов на языке Python, которые используют пакеты, такие как Telethon и Telegram-Bot-API, для чтения данных из сообщений.

Независимо от того, какой инструмент выбрать, важно помнить, что парсинг Telegram должен быть законным и этичным, и использование данных, полученных при помощи парсинга, должно соответствовать законодательству и договоренностям с другими пользователями.

Зачем нужен парсинг Telegram?

Telegram — один из самых популярных мессенджеров в мире, который используется как для общения, так и для бизнеса. Возможность получать информацию из Telegram может быть полезна для многих целей.

Например, парсинг сообщений позволяет анализировать данные и выявлять закономерности, что может быть важным для определения потребностей рынка. Также, парсинг может быть использован для автоматизации работы с Telegram, например, для создания чат-ботов или автоматической рассылки сообщений.

Кроме того, парсинг Telegram может быть полезным при мониторинге социальных сетей и СМИ, так как многие пользователи публикуют новости и обновления через Telegram-каналы.

Отправка результатов парсинга в чат Telegram | Парсинг в Telegram | Telegram Bot API

• Анализ данных и выявление закономерностей
• Автоматизация работы
• Мониторинг новостей и обновлений

Еще по теме: Работа с дробными числами в Python: вывод десятичной части — руководство для начинающих

Парсинг сообщений Telegram при помощи Python: лучшие инструменты и советы

Что такое парсинг Telegram-сообщений и зачем он нужен

Парсинг Telegram-сообщений – это процесс извлечения и обработки информации из сообщений, которые поступают в указанный чат или канал в Telegram. Это может быть полезно для мониторинга интересующих вас тем, анализа данных, создания ботов и многих других задач.

Как использовать Python для парсинга Telegram-сообщений

Python – это отличный инструмент для парсинга Telegram-сообщений. Для этого существуют специальные библиотеки, которые позволяют получить доступ к API Telegram и получать данные из сообщений. Например, одной из таких библиотек является pyTelegramBotAPI.

Для начала необходимо создать бота в Telegram и получить токен, который будет использоваться для взаимодействия с API. Затем можно написать скрипт на Python, который будет использовать библиотеку pyTelegramBotAPI для получения и обработки сообщений.

Советы для парсинга Telegram-сообщений при помощи Python

• Используйте оптимальные методы библиотеки pyTelegramBotAPI для получения доступа к сообщениям. Например, можно использовать методы get_updates или message_handler для получения сообщений с сервера Telegram.
• Не забывайте обработку ошибок и исключений. Когда вы работаете с API Telegram, могут возникать различные ошибки и исключения, поэтому важно иметь обработку ошибок в своем коде.
• Используйте фильтры для получения нужных сообщений. Например, можно применить фильтры по определенным словам, пользователям или группам, чтобы получать только интересующие вас сообщения.
• Используйте регулярные выражения для обработки текста сообщений. Регулярные выражения позволяют легко и быстро находить нужные данные в тексте сообщений и обрабатывать их, например, переводить из формата текста в формат даты и времени.

Инструменты для парсинга сообщений Telegram

Парсинг сообщений из мессенджера Telegram может быть полезным для ряда задач, связанных с аналитикой и мониторингом деятельности пользователей. Существует множество инструментов для парсинга Telegram, которые позволяют собирать информацию из чатов и каналов, анализировать ее и использовать в своих целях.

Telegram API

Telegram API – основной метод для парсинга данных из Telegram. Он предоставляет доступ к чатам, сообщениям, профилям пользователей и другим элементам Telegram. Вместе с ним также необходимо использовать библиотеку Python, например Telebot или Telethon, которые упрощают работу с Telegram API.

Chat Parser

Chat Parser – инструмент для парсинга сообщений из групп и каналов Telegram. Он позволяет собирать данные о пользователях, сообщениях, группах и даже эмодзи, а также позволяет работать со стикерами и локациями. Chat Parser использует API Telegram и написан на языке Python.

Zeta Bot

Zeta Bot – бесплатный инструмент для мониторинга Telegram-каналов и групп. С помощью этого бота можно собирать данные о составе пользователей, количестве сообщений и их содержании, а также о количестве участников. Zeta Bot предоставляет информацию в удобной форме для анализа и последующего использования.

Bot API

Bot API – мощный инструмент для создания собственных ботов в Telegram и их использования для мониторинга и анализа сообщений. Боты, созданные на основе Bot API, могут собирать информацию о пользователях, группах и сообщениях, а также проводить аналитику по введенным параметрам. Bot API также предоставляет возможность отправки сообщений и управления другими функциями Telegram.

Summary

Выбор инструмента для парсинга сообщений в Telegram зависит от конкретной задачи и требований к получаемой информации. Telegram API и Bot API являются основными и наиболее мощными инструментами для работы с Telegram, но существует также множество специализированных инструментов, например Chat Parser и Zeta Bot, которые решат конкретные задачи в нужном формате.

Еще по теме: Как стать успешным программистом на Python: Полное руководство по выбору пути в программировании

Подготовка данных для парсинга Telegram

Важно также определиться с форматом данных, которые необходимо получить. Telegram предоставляет возможность получения данных в формате JSON или CSV. JSON более удобен в работе, так как легко парсится с помощью библиотек Python. Однако, при работе с большим объемом данных, может быть полезнее использовать CSV.

Также необходимо определиться с источником данных. Если нужно обработать только свои собственные сообщения, можно использовать функцию getHistory. Она может вызываться на любом чате, в котором текущий пользователь участвует. Если же нужно получить информацию из другого чата, то необходимо использовать функцию getMessages. В этом случае, для доступа требуется идентификатор группы или пользователя, который может быть получен через API Telegram.

Важно также помнить о правилах Telegram и не нарушать их. Нельзя получать данные из закрытых чатов и использовать их без согласия пользователей. Поэтому необходимо использовать парсинг только в рамках закона и правовых норм.

Как сохранять данные после парсинга Telegram?

После успешного парсинга сообщений Telegram, важно сохранить полученные данные. Это не только позволит вам сохранить все сообщения для последующего анализа, но и поможет избежать повторного парсинга в случае сбоя программы или случайного закрытия окна терминала.

Для сохранения данных после парсинга Telegram, вы можете использовать различные инструменты и методы. Одним из самых простых способов является сохранение данных в формате .csv или .txt.

Для сохранения данных в формате .csv вы можете использовать библиотеку CSV в Python. Это позволит вам создать файл CSV, который легко открывается в любой таблице программы Excel или Google Sheets.

import csv # данные для записи в файл data = [ [‘id’, ‘имя’, ‘текст сообщения’], [1, ‘Иван’, ‘Привет, как дела?’], [2, ‘Алексей’, ‘Все отлично, спасибо!’], [3, ‘Мария’, ‘Когда будешь свободен?’] ] # открытие файла CSV with open(‘messages.csv’, ‘w’, encoding=’utf-8′, newline=») as file: writer = csv.writer(file) # запись данных в файл for row in data: writer.writerow(row)

Если вы хотите сохранить данные в формате .txt, вы можете использовать стандартную функцию записи данных в файл в Python:

# данные для записи в файл data = ‘Привет, мир!’ # открытие файла для записи with open(‘message.txt’, ‘w’, encoding=’utf-8′) as file: # запись данных в файл file.write(data)

Вам также может быть полезен специализированный модуль Python, такой как Pickle, который позволяет легко сохранять и загружать данные в двоичном формате. Это может быть полезным, если вы хотите сохранить сложные объекты Python, такие как список или словарь, после парсинга Telegram.

Как обрабатывать данные после парсинга Telegram?

После выполнения парсинга Telegram важно правильно обработать полученные данные, чтобы они стали полезными и понятными для дальнейшей работы. Существует несколько способов обработки данных, которые позволят получить нужную информацию и использовать ее в своих целях.

1. Фильтрация данных. Для этого нужно убрать все лишнее и оставить только интересующую информацию. Например, можно удалить все ссылки, лишние сообщения и прочие элементы, чтобы осталась только ценная информация.

2. Классификация данных. Если полученные данные содержат различные категории, их можно классифицировать для более удобной работы. Например, можно разделить сообщения по ключевым словам и отдельно обработать каждую категорию.

Еще по теме: Python: философия zen и принципы создания лучшего кода

3. Анализ данных. Если речь идет о большом объеме информации, можно произвести ее анализ для получения дополнительных выводов и статистики. Это позволит выделить тренды и работать с информацией более эффективно.

• Итак, когда данные обработаны и стали более удобными для работы, можно использовать их в своих целях.
• Это может быть создание статистических отчетов, автоматизация работы, анализ трендов и многое другое, что позволит улучшить работу и сделать ее более эффективной.

Как анализировать данные после парсинга Telegram?

Процесс парсинга сообщений в Telegram позволяет собрать множество данных. Но каким образом эти данные могут быть анализированы?

Один из самых распространенных способов анализа данных после парсинга Telegram — это использование инструментов визуализации данных, таких как Python библиотека Matplotlib. Matplotlib позволяет строить графики и диаграммы, которые могут помочь проанализировать и понять полученные данные.

Также стоит обратить внимание на анализ тональности текстов. Для этого можно использовать Python библиотеку Natural Language Toolkit (NLTK). Она позволяет анализировать тексты и определять их тональность, что может быть полезным при анализе общения в Telegram.

Другим способом анализа данных после парсинга Telegram может быть их обработка при помощи машинного обучения. Python библиотека Scikit-learn предоставляет множество инструментов для машинного обучения. Это может быть полезно при обработке большого количества текстовых данных, которые могут содержать в себе полезную информацию для аналитики.

Советы по безопасности при работе с парсерами Telegram

Парсинг сообщений из Telegram может стать полезным инструментом для сбора информации. Однако, необходимо учитывать потенциальные угрозы, связанные с использованием парсеров.

• Используйте только проверенные и безопасные инструменты для парсинга. Избегайте скачивания и использования ненадежного ПО, которое может содержать вирусы или вредоносные программы.
• Не нарушайте правила Telegram в процессе парсинга сообщений. Не используйте ботов для отправки спама, не старайтесь получать доступ к чужим личным данным без согласия их владельцев.
• Старайтесь сохранять целостность данных в процессе парсинга. Избегайте случайного или непреднамеренного удаления или изменения информации.
• Обязательно защищайте свои учётные данные, используемые для входа в Telegram. Не передавайте их третьим лицам и не сохраняйте на ненадёжных устройствах, чтобы не стать жертвой кибератак.

Изучайте законодательство вашей страны относительно правил использования парсеров. В некоторых случаях, парсинг может быть запрещен и караться штрафами или уголовной ответственностью.

Вопрос-ответ:

Какие инструменты необходимы для парсинга сообщений Telegram при помощи Python?

Для парсинга сообщений Telegram, необходимо использовать Python библиотеки, которые умееют работать с Telegram API, такие как Telethon и pytg.

Как установить Telethon в Python?

Для установки Telethon в Python нужно воспользоваться командой: pip install telethon. После чего можно импортировать библиотеку в коде: import telethon.

Как получить доступ к Telegram API?

Для получения доступа к Telegram API необходимо создать аккаунт в Telegram и получить API ключ через BotFather. После получения API ключа, необходимо использовать его в коде для отправки запросов к Telegram API.

Какие типы сообщений можно парсить при помощи Python?

Python позволяет парсить различные типы сообщений, такие как текстовые сообщения, аудио-, видео- и фото-файлы, голосовые сообщения и т.д.

Какие есть особенности парсинга сообщений с использованием Python?

Одной из основных особенностей парсинга сообщений с использованием Python является то, что Python позволяет осуществлять парсинг сообщений Telegram быстро и эффективно благодаря удобным библиотекам и инструментам. Еще одной особенностью является то, что Python позволяет анализировать и обрабатывать большие объемы данных.

Источник: www.easydoit.ru

Пишем простой граббер для Telegram чатов на python. Регистрация аккаунта разработчика и настройка клиента

Пишем простой граббер для Telegram чатов на python. Регистрация аккаунта разработчика и настройка клиента

Всем привет! Парсинг сайтов — дело веселое, можно использовать эти данные для своего ресурса или же делать это на заказ. А что если скачать, к примеру, все сообщения из телеграм-чата или список его участников, а затем использовать эти данные для аналитики или еще лучше, для формирования своей базы данных пользователей, которым интересна та или иная тема.

В этой серии статей мы с Вами рассмотрим как написать свой отдельный клиент Telegram, который будет собирать данные из интересных нам чатов, а также посмотрим, как сохранять эти сведения в свою базу данных.

Для создания отдельного клиента хорошо подойдет асинхронная библиотека «Telethon» (Вот репозиторий библиотеки). Сама библиотека может использоваться как для создания телеграм-ботов, так и для создания отдельных приложений работающих с API Telegram. Главным преимуществом является понятная документация в которой можно найти ответы на все вопросы (необходимо знание английского языка).

Создание нашего проекта начнем с регистрации аккаунта разработчика здесь

Вводим пришедший в Telegram численно-буквенный код и попадаем на страницу регистрации нового приложения. Заполняем форму, достаточно первых двух граф:

Если все введено верно вы увидите следующие сведения.

Сразу оговорюсь, данных будет немного больше, но нам важны параметры App api_id и App api_hash.

Поздравляю! Вы зарегистрировали ваше приложение в API Telegram . Закрывать страничку пока не стоит. Мы будем брать оттуда значения App api_id, App api_hash, Short_name для нашего приложения.

Telethon python документация. Next Steps ¶

These basic first steps should have gotten you started with the library.

Next, we will see a quick reference summary of all the methods and properties that you will need when using the library. If you follow the links there, you will expand the documentation for the method and property, with more examples on how to use them.

Therefore, you can find an example on every method of the client to learn how to use it, as well as a description of all the arguments.

After that, we will go in-depth with some other important concepts that are worth learning and understanding.

From now on, you can keep pressing the “Next” button if you want, or use the menu on the left, since some pages are quite lengthy.

A note on developing applications

If you’re using the library to make an actual application (and not just automate things), you should make sure to:

when logging in as an existing user, apps are supposed to call to check for any updates to the Terms of Service; this call should be repeated after expires seconds have elapsed. If an update to the Terms Of Service is available, clients are supposed to show a consent popup; if accepted, clients should call , providing the termsOfService id JSON object; in case of denial, clients are to delete the account using , providing Decline ToS update as deletion reason.

However, if you use the library to automate or enhance your Telegram experience, it’s very likely that you are using other applications doing this check for you (so you wouldn’t run the risk of violating the ToS).

The library itself will not automatically perform this check or accept the ToS because it should require user action (the only exception is during sign-up).

Парсинг сообщений телеграмм. Парсинг Telegram каналов и чатов

Чтобы за пару минут находить конкретных пользователей в чатах/каналах, а также отдельные сообщения, посты или группы заданной тематики — сегодня используют парсер Telegram. Эта программа автоматизирует рутинный процесс сбора данных, что крайне полезно для бизнеса, SMM и арбитража трафика.

Кейсы по заливу на Gambling / SP с таких источников как ВКонтакте, Яндекс.Директ, Google Ads, кейсы по заработку на ChatGPT от $1 000 в месяц без вложений и другие полезные материалы.

Что такое парсинг Телеграм-чатов и каналов

Основное предназначение парсера Telegram — быстро находить участников чатов или каналов по различным критериям (активные, боты, юзернейм, ID). Это позволит администратору получить базу и организовывать рассылки, информировать подписчиков о новых акциях/товарах, приглашать участников по логинам (инвайтинг). Кроме того, можно легко отсортировать список: отсеивать ботов, собирать активных или новых пользователей и т. д. Здесь о том, как раскрутить Телеграм-канал с нуля.

• быстрая обработка данных и получение готового списка — его можно сохранить в txt, csv, xlsx;
• сортировка по нескольким параметрам;
• отсутствие ошибок и дублей.

Что касается недостатков. Инвайтинг, спам, рассылки — не приветствуются системой мессенджера. Это может также не понравиться пользователю, которому достаточно поставить на такие сообщения отметку СПАМ, чтобы модераторы приняли соответствующие меры. В результате спамные аккаунты блокируют на время или навсегда, если нарушения продолжаются.

Однако если организовать сеть аккаунтов, то удастся продолжить вести рекламную деятельность и лить трафик с комментариев TG , чатов и т. д. Когда блокируется один из акков, запрещенные мессенджером действия проводятся уже с другого профиля.

Парсеры для Telegram бывают простыми и многофункциональными. Первые умеют собирать пользователей, вторые еще и парсить контент и осуществлять другие полезные действия. .

5 парсеров Телеграм каналов и чатов

Ниже мы собрали 5 популярных парсеров. Они реализуются посредством специальных сервисов и ботов.

A-Parser

Это агрегатор нескольких парсеров, умеющий работать не только в самом мессенджере, но и в Facebook, интернет-магазинах, поисковых системах. A-Parser предлагает для Telegram отдельную программу, которая может собирать данные только из публичных чатов.

Что конкретно делает A-Parser в Телеграме:

• собирает участников, которые что-то писали в группе или присоединялись к ней;
• парсит контент — тексты, изображения, ссылки на
• обрабатывает результаты непосредственно во время парсинга;

• выводить данные в нескольких форматах — JSON, SQL, CSV;
• поддерживает JavaScript, TypeScript и т. д.

Цена на вечное пользование A-Parser начинается со $119. А еще этот сервис позволяет заказать индивидуальный парсер под конкретную задачу. Для этого нужно заполнить бриф на сайте.

Удобный софт для продвижения, который поможет привлекать клиентов и зарабатывать на своих проектах.

• делать накрутку;
• делать рассылку по ЛС, телефонам и группам за считанные минуты — есть возможность также отправлять аудиофайлы и посты из каналов;

• наполнять группы и чаты живыми пользователями;
• собирать аудиторию с любых Телеграм-групп, с одновременным отсеиванием ботов;
• запускать автопостинг для Телеграма ;
• проверять номера телефонов на факт их регистрации в Telegram.

Софт имеет 3 тарифа: демо, ежемесячная лицензия и безлимит.

Бесплатный бот, умеющий только собирать участников из открытых чатов. Просто вставляете в программу ссылку на конкретную Телеграм-группу, и через несколько секунд получаете:

• всех участников группы;
• список активных пользователей;
• список неактивных пользователей.

Telecobra

Этот парсер регистрирует акки, приглашает аудиторию в группы и чаты, рассылает sms и т. д.

Telethon документация.

The library widely uses the concept of “entities”. An entity will refer to any,orobject that the API may return in response to certain methods, such as.

When something “entity-like” is required, it means that you need to provide something that can be turned into an entity. These things include, but are not limited to, usernames, exact titles, IDs,objects, or even entire,andobjects and even phone numbers from people you have in your contact list .

To “encounter” an ID, you would have to “find it” like you would in the normal app. If the peer is in your dialogs, you would need to. If the peer is someone in a group, you would similarly.

access_hash for you, which is needed to invoke most methods. This is why sometimes you might encounter this error when working with the library. You should except ValueError

A lot of methods and requests require entities to work. For example, you send a message to an entity , get the username of an entity , and so on.

There are a lot of things that work as entities: usernames, phone numbers, chat links, invite links, IDs, and the types themselves. That is, you can use any of those when you see an “entity” is needed.

Remember that the phone number must be in your contact list before you can use it.

You should use, from better to worse

1. Entities. For example, if you had to get someone’s username, you can just use user or channel . It will work. Only use this option if you already have the entity!
2. IDs. This will always look the entity up from the cache (the *.session file caches seen entities).
3. Usernames, phone numbers and links. The cache will be used too (unless you force a), but may make a request if the username, phone or link has not been found yet.

Бот парсер телеграм python. HOW TO CREATE A TELEGRAM BOT

Once we have decided the bot name and its username (make sure it ends in bot or _bot ) we receive a token that will be useful in a following step to access the HTTP API.

I have decided to use a library called telepot . In order to convert our web scraper in a Telegram bot, let’s take a look at the following code. It is a basic async bot (for telepot projects), it just sends to the user the dump of the JSON received from the client.

We have to import some needed libraries: asyncio , telepot , telepot.aio and MessageLoop . Do not be afraid if you do not understand everything is written down here, it is not needed to understand all lines of code, the most important part is the handle function because it is exactly where we will implement our web scraping program.

import asyncio import telepot import telepot.aio from telepot.aio.loop import MessageLoop handle(msg): content_type, chat_type, chat_id = telepot.glance(msg) (content_type, chat_type, chat_id) pprint(msg) bot.sendMessage(chat_id, msg) TOKEN = bot = telepot.aio.Bot(TOKEN) loop = asyncio.get_event_loop() loop.create_task(MessageLoop(bot, handle).run_forever()) ( ) loop.run_forever()

This is our Python console in action when our bot receive a message:

What we have to do now is integrate our web scraper in order to convert it into a telegram bot.

We start by adding the three missing libraries: pprint , and . At this point we can copy our function and paste it there. Then we turn it into an function and finally instead of printing the pronunciation link and the meaning in our console we will send them to the user, one as file and the other as text. I decided to define a global variable called (to reserve a better communication within the two functions) and checked the user input. Now we can call our async function from the and we are finally ready to test our Telegram bot!

Telethon python. Installation

Telethon is a Python library, which means you need to download and install Python fromif you haven’t already. Once you have Python installed,

…to install or upgrade the library to the latest version.

If you want the latest unreleased changes, you can run the following command instead:

The development version may have bugs and is not recommended for production use. However, when you are reporting a library bug , you should try if the bug still occurs in this version.

Verification

To verify that the library is installed correctly, run the following command:

The version number of the library should show in the output.

Optional Dependencies

Ifis installed, the library will work a lot faster , since encryption and decryption will be made in C instead of Python. If your code deals with a lot of updates or you are downloading/uploading a lot of files, you will notice a considerable speed-up (from a hundred kilobytes per second to several megabytes per second, if your connection allows it). If it’s not installed,will be used (which is pure Python, so it’s much slower).

Ifis installed, large images will be automatically resized when sending photos to prevent Telegram from failing with “invalid image”. Official clients also do this.

Ifis installed, the library will be able to downloadmedia files (otherwise you will get an error).

Ifis installed, it will be used to extract metadata from files when sending documents. Telegram uses this information to show the song’s performer, artist, title, duration, and for videos too (including size). Otherwise, they will default to empty values, and you can set the attributes manually.

Some of the modules may require additional dependencies before being installed through pip . If you have an apt -based system, consider installing the most commonly missing dependencies (with the right pip ):

Источник: lajfhak.ru-land.com